7月16日讯
苹果官方今日宣布，其专为Apple Silicon打造的机器学习框架MLX现已正式支持NVIDIA CUDA环境。这一更新将极大提升开发者的工作效率。
此次升级之前，MLX由于深度依赖苹果自研的Metal框架，仅能在 macOS 系统中运行，这限制了其应用范围。开发者若要在其他环境下部署和测试相关程序，往往需要额外购置专用硬件设备。
值得注意的是，这一功能改进主要由GitHub开源贡献者@zcbenz主导完成。他在数月前就开始致力于CUDA相关代码的开发工作，并将其拆分为独立模块，最终成功整合进MLX主分支。
需要特别强调的是，该支持仅限于将基于苹果环境开发的MLX框架导出至NVIDIA显卡或服务器硬件进行运行。这意味着目前的Mac Pro设备和外接显卡坞仍无法直接连接Nvidia显卡本地运行机器学习应用，同时也不意味着可以直接在Apple Silicon上运行基于CUDA编写的项目。
对开发者而言，这一功能的最大价值体现在成本控制方面。由于Nvidia硬件的配置成本极高，往往超出顶级Mac产品的售价数倍之多。对于开发资源有限的小型团队，他们可以通过Apple Silicon设备完成日常的开发和测试工作，仅在产品量产阶段才需要引入Nvidia硬件，从而实现显著的成本节约。
此外，MLX在CUDA系统上的运行效率远超Mac平台。结合NVIDIA硬件在机器学习领域的广泛应用优势，开发者将能获得更强大的算力支持，进一步提升开发效能。
延伸阅读：
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《千问全面适配苹果MLX框架》
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《AI集群开发新突破：MLX项目展现Mac设备的并行计算能力》
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《苹果MLX框架发布：为Apple Silicon优化设计，实现软硬件协同创新》
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